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人群密度估计P2PNET OPENCV453
人群密度估计P2PNET OPENCV453
2022-09-03 09:06:58
79.55MB
CV
1
基于人群密度估计和Lucas-Kanade光流的行人计数
基于人群密度估计和Lucas-Kanade光流的行人计数
2022-03-16 14:03:57
971KB
研究论文
1
场景监控中的人群密度估计
算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化,再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现,不再描述其算法),将图像块分成k(k
2021-12-31 09:13:59
5.3MB
人群密度估计
1
基于视频的人群密度估计研究
本文研究了基于视频和图象处理的智能化人群密度估计的方法。首先介绍 了人群密度检测的国内外发展现状及其基本理论。通过分析可知,基于像素统 计的密度估计方法较为简单,但是当人群密度较高、人群遮挡严重时误差较大; 使用纹理分析的方法可以充分利用图像的纹理信息,但是算法复杂度较高。
2021-12-27 17:57:05
3.53MB
人群监控,密度估计,纹理分析
1
Gabor滤波结合LS-SVM的人群密度估计算法设计
针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题,提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)的人群密度估计算法。首先,设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后,通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后,采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系,完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示,提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度,证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。
2021-12-07 14:28:38
1.6MB
人群密度估计;
Gabor滤波器;
最小二乘支持向量机;
纹理特征;
1
基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用.pdf
基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用.pdf
2021-09-25 17:06:04
1.06MB
神经网络
深度学习
机器学习
数据建模
UCF_50 人群密度估计数据集
这里面是UCF的人群密度数据集,适合做人群密度估计这方面的算法研究
2021-08-25 14:44:38
8MB
UCF_50
人群密度估计
1
NWPU-Crowd mats人体检测、目标检测、人群密度估计数据集
人体检测、目标检测、人群密度估计数据集
2021-06-30 13:14:01
24.33MB
人体检测数据集
目标检测
人群密度估计
NWPUCrowd
1
基于卷积神经网络的密集场景人流估计方案
人流密度估计作为一种有效的人群监测、控制和行为理解方法,得到了广泛的应用和研究。但传统估计方法使用的手工特征提取图像特征单一、准确度较低,容易造成密集场景人流估计不准确。为此,文中提出了一种基于深度的卷积神经网络(CNN)人群密度估计方法,利用典型的深层网络Googlenet 和VGGnet进行了方法改进。通过采用一个包括18个拥挤景区密集场景、超过160 K密度的注释图像数据集进行的实验测试结果表明,该方法的平均准确率为92.46%,与GLCM-SVM方法进行对比的结果也充分证明了该方法的优越性。
2021-05-07 23:01:43
1.78MB
人群密度估计;CNN;Googlenet;VGGnet;GLCM-SVM
1
人群计数-c++实现(内有caffemodel和deploy文件)
该资源为人群计数c++实现,深度框架为caffe,网络模型文件为SaCNN,可对图片和视频进行人群计数,需要安装caffe和opencv库,内有makefile,可直接使用!
2020-01-03 11:16:35
81.68MB
人群计数
人群密度估计
c++
caffe
1
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